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- 一、缺失值类型
- 1、np.nan
- 2、None
- 3、NA标量
- 二、缺失值判断
- 1、对整个dataframe判断缺失
- 2、对某个列判断缺失
- 三、缺失值统计
- 1、列缺失
- 2、行缺失
- 3、缺失率
- 四、缺失值筛选
- 五、缺失值填充
- 六、缺失值删除
- 1、全部直接删除
- 2、行缺失删除
- 3、列缺失删除
- 4、按缺失率删除
- 七、缺失值参与计算
- 1、加法
- 2、累加
- 3、计数
- 4、聚合分组
一、缺失值类型
在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。
1、np.nan
缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。
np.nan == np.nan >> False
也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan。
因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。
type(np.nan) >> float
pd.Series([1,2,3]).dtype
>> dtype('int64')
pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
>> dtype('float64')
初学者做数据处理遇见object类型会发懵，不知道这是个啥，明明是字符型，导入后就变了，其实是因为缺失值导致的。
除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。
s_time = pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3)
s_time
>> 0 2022-01-01
1 2022-01-01
2 2022-01-01
dtype:datetime64[ns]
-----------------
s_time[2] = pd.NaT
s_time
>> 0 2022-01-01
1 2022-01-01
2 NaT
dtype:datetime64[ns]
2、None
还有一种就是None，它要比nan好那么一点，因为它至少自己与自己相等。
None == None >> True
在传入数值类型后，会自动变为np.nan。
type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64
只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas中，所以None大家基本也看不到。
type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >> NoneType
3、NA标量
pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段。
开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。
s_new = pd.Series([1, 2], dtype="Int64") s_new >> 0 1 1 2 dtype: Int64 ----------------- s_new[1] = pd.NaT s_new >> 0 1 1 <NA> dtype: Int64
同理，对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成object类型的麻烦了。
下面是pd.NA的一些常用算术运算和比较运算的示例：
##### 算术运算 # 加法 pd.NA + 1 >> <NA> ----------- # 乘法 "a" * pd.NA >> <NA> ----------- # 以下两种其中结果为1 pd.NA ** 0 >> 1 ----------- 1 ** pd.NA >> 1 ##### 比较运算 pd.NA == pd.NA >> <NA> ----------- pd.NA < 2.5 >> <NA> ----------- np.log(pd.NA) >> <NA> ----------- np.add(pd.NA, 1) >> <NA>
二、缺失值判断
了解了缺失值的几种形式后，我们要知道如何判断缺失值。对于一个dataframe而言，判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，这两个方法会直接返回True和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。
df = pd.DataFrame({
'A':['a1','a1','a2','a3'],
'B':['b1',None,'b2','b3'],
'C':[1,2,3,4],
'D':[5,None,9,10]})
# 将无穷设置为缺失值
pd.options.mode.use_inf_as_na = True
1、对整个dataframe判断缺失
df.isnull() >> A B C D 0 False False False False 1 False True False True 2 False False False False 3 False False False False
2、对某个列判断缺失
df['C'].isnull() >> 0 False 1 False 2 False 3 False Name: C, dtype: bool
如果想取非缺失可以用notna()，使用方法是一样的，结果相反。
三、缺失值统计
1、列缺失
一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。那么直接在上面的isnull()返回的结果上直接应用.sum()即可，axis默认等于0，0是列，1是行。
## 列缺失统计 isnull().sum(axis=0)
2、行缺失
但是很多情况下，我们也需要对行进行缺失值判断。比如一行数据可能一个值都没有，如果这个样本进入模型，会造成很大的干扰。因此，行列两个缺失率通常都要查看并统计。
操作很简单，只需要在sum()中设置axis=1即可。
## 行缺失统计 isnull().sum(axis=1)
3、缺失率
有时我不仅想要知道缺失的数量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。但其实这里有个小技巧可以一步就实现。
## 缺失率 df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0] ## 缺失率（一步到位） isnull().mean()
四、缺失值筛选
筛选需要loc配合完成，对于行和列的缺失筛选如下：
# 筛选有缺失值的行 df.loc[df.isnull().any(1)] >> A B C D 1 a1 None 2 NaN ----------------- # 筛选有缺失值的列 df.loc[:,df.isnull().any()] >> B D 0 b1 5.0 1 None NaN 2 b2 9.0 3 b3 10.0
如果要查询没有缺失值的行和列，可以对表达式用取反~操作：
df.loc[~(df.isnull().any(1))] >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
上面使用了any判断只要有缺失就进行筛选，也可以用all判断是否全部缺失，同样可以对行里进行判断，如果整列或者整行都是缺失值，那么这个变量或者样本就失去了分析的意义，可以考虑删除。
五、缺失值填充
一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。
# 将dataframe所有缺失值填充为0
df.fillna(0)
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
1 a1 0 2 0.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0
--------------
# 将D列缺失值填充为-999
df.D.fillna('-999')
>> 0 5
1 -999
2 9
3 10
Name: D, dtype: object
方法很简单，但使用时需要注意一些参数。
- inplace：可以设置
fillna(0, inplace=True)来让填充生效，原dataFrame被填充。 - methond：可以设置
methond方法来实现向前或者向后填充，pad/ffill为向前填充，bfill/backfill为向后填充，比如df.fillna(methond='ffill')，也可以简写为df.ffill()。
df.ffill() >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 b1 2 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，D列1行)。
除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。
df.D.fillna(df.D.mean()) >> 0 5.0 1 8.0 2 9.0 3 10.0 Name: D, dtype: float64
六、缺失值删除
删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义，要视情况而定。
1、全部直接删除
# 全部直接删除 df.dropna() >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
2、行缺失删除
# 行缺失删除 df.dropna(axis=0) >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
3、列缺失删除
# 列缺失删除 df.dropna(axis=1) >> A C 0 a1 1 1 a1 2 2 a2 3 3 a3 4 ------------- # 删除指定列范围内的缺失,因为C列无缺失，所以最后没有变化 df.dropna(subset=['C']) >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 None 2 NaN 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
4、按缺失率删除
这个可以考虑用筛选的方法来实现，比如要删除列缺失大于0.1的（即筛选小于0.1的）。
df.loc[:,df.isnull().mean(axis=0) < 0.1] >> A C 0 a1 1 1 a1 2 2 a2 3 3 a3 4 ------------- # 删除行缺失大于0.1的 df.loc[df.isnull().mean(axis=1) < 0.1] >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0
七、缺失值参与计算
如果不对缺失值处理，那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢？下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。
1、加法
df >>A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 None 2 NaN 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 --------------- # 对所有列求和 df.sum() >> A a1a1a2a3 C 10 D 24
可以看到，加法是会忽略缺失值的。
2、累加
# 对D列进行累加 df.D.cumsum() >> 0 5.0 1 NaN 2 14.0 3 24.0 Name: D, dtype: float64 --------------- df.D.cumsum(skipna=False) >> 0 5.0 1 NaN 2 NaN 3 NaN Name: D, dtype: float64
cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
3、计数
# 对列计数 df.count() >> A 4 B 3 C 4 D 3 dtype: int64
缺失值不进入计数范围里。
4、聚合分组
df.groupby('B').sum()
>> C D
B
b1 1 5.0
b2 3 9.0
b3 4 10.0
---------------
df.groupby('B',dropna=False).sum()
>> C D
B
b1 1 5.0
b2 3 9.0
b3 4 10.0
NaN 2 0.0
聚合时会默认忽略缺失值，如果要缺失值计入到分组里，可以设置dropna=False。这个用法和其它比如value_counts是一样的，有的时候需要看缺失值的数量。以上就是所有关于缺失值的常用操作了，从理解缺失值的3种表现形式开始，到缺失值判断、统计、处理、计算等。
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